PhD értekezés tézisei

A SZÍVRITMUS VARIABILITÁS ELEMZÉS TECHNIKAI CSAPDÁI

Dr. Hejjel László

Pécsi Tudományegyetem, Általános Orvostudományi Kar

Szívgyógyászati Klinika

Kísérletes Sebészeti Intézet

Program- és témavezető: Prof. Dr. Rőth Erzsébet

Pécs, 2005.

1

1. Bevezetés

A számítógép-tudományok és a digitális jelfeldolgozás területén megfigyelhető

fejlődés tette lehetővé a szívritmus variabilitás (heart rate variability, HRV) elemzés

széleskörű elterjedését mind az alap-, mind a klinikai kutatásban. Korábban (és a legtöbb

esetben ma is) az élettani paramétereket egyszeri méréssel, esetleg néhány mérés

átlagolásával jellemezték, a fluktuálásukban hordozott információ elveszett. Egészséges

egyénekben a szívritmus ütésről-ütésre történő változása a szinusz csomón összegződő

szimpatikus és paraszimpatikus hatások eredménye. Az autonóm idegrendszer kiterjedt

összeköttetéseinek köszönhetően vegetatív, szomatikus és pszichés effektusok integrálódnak a

pillanatnyi szívfrekvenciában és variabilitásában. Különféle tényezők befolyásolják a HRV-t:

a testhelyzet, légzési ritmus, kor, nem, fizikai vagy mentális terhelés, fájdalom, számos

betegség és gyógyszer. A megváltozott HRV prognosztikus értékű acut myocardialis

infarctusban, koszorúér betegségben, pangásos szívelégtelenségben, diabeteses

neuropathiában, hypertoniában, cardiomyopathiákban, stb.; előre jelezhet bizonyos acut

cardiovascularis történéseket, például kamrai tachyarrhythmiakat; felhasználható stressz-

elemzésben: például a sebész műtéti terhelésének számszerűsítésében. A HRV vizsgálat

használatos az élettani és kóros autonóm szabályozás tanulmányozásában is.

A biológiai és metodikai csapdák mellett számtalan technikai buktató lehet az

adatgyűjtésben, jelfeldolgozásban és az értelmezésben, melyek pontatlan HRV méréshez

vezethetnek. Ráadásul környezeti vagy intrinzik zajok/interferenciák lehetnek jelen, tovább

rontva a HRV elemzés megbízhatóságát. A felsorolt hibalehetőségek kiküszöbölésével vagy

minimalizálásával biztosítható a variabilitás korrekt meghatározása, mely hozzájárulhat a

HRV kutatás területén jelen lévő ellentmondások tisztázásához.

A HRV méréssel kapcsolatos legutóbbi átfogó metodikai ajánlást 1996-ban közölték

(Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing

and Electrophysiology, Circulation, 1996, 93: 1043-1065). Ez a cikk jelenleg is a Circulation

egyik leggyakrabban idézett közleménye (http://circ.ahajournals.org/reports/mfc1.dtl),

ugyanakkor felülvizsgálatra szorul az utóbbi évek technikai fejlődése, illetve az ellentmondó

eredmények tükrében. Az ajánlás magában foglalja az EKG-felvétel időtartamát, az erősítő

felső határfrekvenciáját, a mintavételi frekvenciát (digitalizálás), a készülék validálását

tökéletesen reprodukálható és ismert HRV paraméterekkel rendelkező teszt szignállal, a

különböző idő és frekvencia tartomány (time domain, frequency domain) paraméterek

egységesítését és az eredmények értelmezését a patofiziológiai háttér elemzése és a klinikai

2

alkalmazás lehetőségei mellett. A Task Force szerint a 200 Hz-nél alacsonyabb felső

határfrekvencia a QRS referencia pont vibrálását (jitter) okozhatja, az RR-intervallumok

mérésének hibáját vonva maga után. Ugyanakkor a szélesebb frekvencia átvitel több zajt őriz

meg az EKG felvételben, ami szintén okozhat téves RR-intervallum meghatározást. A

mindenütt jelen lévő hálózati brumm vagy az elnyomását célzó notch filterek (sávzáró szűrő)

alkalmazása ugyancsak megváltoztathatja a referencia pont lokalizálását. Az alacsony

mintavételi frekvencia következtében gyenge minőségű digitális felvételek is vezethetnek

megbízhatatlan eredményhez, a szükségtelenül magas mintavétel viszont extrém tárolási

kapacitást, feldolgozási időt és magasabb beruházási költségeket igényel. Az idézett

útmutatóban összeegyeztethetetlen a javasolt 200 Hz-es analóg felső határfrekvencia a 250-

500 Hz-es, interpolálás nélkül ajánlott mintavételi frekvenciával. A Nyquist-féle tétel szerint a

mintavételi frekvenciának a legmagasabb értékes analóg frekvencia komponens legalább

kétszeresének kell lennie.

Jelen disszertáció célja az EKG erősítő alsó és felső határfrekvenciájának, az analóg

hálózati zajszűrés és a különböző mintavételi frekvenciák hatásának vizsgálata az RR-

intervallum meghatározás és a HRV paraméterek pontosságára, tiszta és zajos EKG

felvételekben, számítógépes szimuláció segítségével.

2. Célkitűzések 2.1. Egy kiváló minőségű számítógépes EKG recorder és HRV elemző rendszer építése

2.2. Precíziós EKG szignálgenerátor és analizátor kifejlesztése RR-intervallum mérésre

2.3. Analóg felüláteresztő, aluláteresztő és notch filterek tervezése, építése

2.4. Speciális szoftver megírása a különböző frekvenciával történő mintavételezés szimulá-

lására és a mintavételi hiba automatikus kiértékelésére

2.5. Tiszta és zajjal kevert EKG felvételek összehasonlítása az RR-intervallum detektálás

pontossága szempontjából többféle határfrekvencián végzett alul- és felüláteresztő

szűrés előtt és után

2.6. Tiszta és hálózati interferenciával kevert EKG felvételek összehasonlítása az RR-

intervallum detektálás pontossága szempontjából „notch” szűrés előtt és után

2.7. A mintavételi frekvencia RR-intervallum detektálás pontosságára gyakorolt hatásának

vizsgálata különböző variabilitású minták esetében

3

3. Módszerek

3. 1. A HRV elemző rendszer

A szerző első számítógéphez csatlakozó, µA741-alapú EKG erősítőjét 1998-ban

készítette el. A digitalizálást és tárolást egy Borland Pascal és Assembly nyelven írt szoftver

végezte a SoundBlaster-16 hangkártya vezérlésével 500 Hz mintavételi frekvenciával. Már az

első mérések alkalmával felvetődött egy könnyebben kezelhető rendszer gondolata, mely

2002-ben realizálódott: a kiváló minőségű, egycsatornás EKG az INA114 instrumentációs

erősítő integrált áramkörre (Burr-Brown Corporation, Tucson, AZ) épült, 0.5-300 Hz

frekvencia átvitellel. Az új rendszerben a digitalizálást egy ADC-42 analóg-digitális konverter

(Pico Technology Ltd., St. Neots, UK) végzi 1 kHz frekvenciával, 12 bit mélységben egy

notebook számítógépen, mely hordozható rendszert biztosít. A teljesen Windows-alapú EKG-

rekorder (ECGRec 1.0), interaktív RR-intervallum detektor (ECGRdet 2.0) és a HRV elemző

(Varian 1.1) szoftvereket Delphi nyelven készítette a szerző. A rendszer 1 ms maximális

intervallum-detektálási hibát mutatott a 3. 2. EKG szimulátorral végzett teszt során, mely

összemérhető az 1 kHz-hez tartozó mintavételi hibával. Az új EKG-rendszerrel – a humán

minta EKG-felvételek gyűjtésével párhuzamosan – több klinikai előtanulmányt indítottunk el.

Az intelligens RR-intervallum detektor többféle digitális szűrést (moving average, 50

Hz sávzárás, derivatív és 15-40 Hz sáváteresztés), direkt csúcsdetektálást, a megszűrt pozitív

vagy negatív csúcs vagy a középpontjuk felismerését, az első pozitív csúcsot követő nulla

átmenet azonosítását végzi választás szerint. Amplitúdó és RR-intervallum (±30, 25, 20 és

15%) limiteket állíthatunk be, vizuálisan ellenőrizhetjük a folyamatot és vághatjuk a

tachogramot.

A HRV elemző szoftver megadja az átlag, minimum és maximum RR-intervallumot, a

szórást (SDNN – SD of the normal-to-normal intervals), a relatív átlagot (coefficient of

variation, CV=SDNN/átlag), az egymás utáni RR-intervallum különbségek négyzetes

átlagának négyzetgyökét (RMSSD – root mean square of successive RR-interval differences),

továbbá az 50 ms-nál nagyobb szomszédos RR-intervallum különbségek százalékos arányát

(pNN50 – percentage of RR-interval differences greater than 50 ms) a time domain

paraméterek közül. A program kiszámítja a Fourier transzformációval kapható standard

paramétereket, a Lorentz-plot-ot és származtatott paramétereit, és az intervallum hisztogramot

számszerű jellemzőivel.

4

3. 2. EKG szignálgenerátor és elemző rendszer

A jelgenerátor (ECGSim 1.0) a DaqBoard2000 gyárilag kalibrált adatgyűjtő kártyára

(IOTech Inc., Cleveland, OH) épült. A mesterséges EKG-t off-line állították elő egyetlen

szívciklus mintának egy adott tachogram szerinti ismétlésével. Mindkettő betölthető meglévő

fájlokból vagy generálható a megadott paraméterek szerint, az Association of the

Advancement of Medical Instrumentation (AAMI) ajánlásait követve. Adott amplitúdójú

Gauss-féle zaj (elektromiográfiás zaj), 50/60 Hz szinusz hullám (hálózati interferencia), 5 Hz

frekvenciájú (mozgási műtermék) és 0.5 Hz-es (légzési műtermék) szinusz jelek vagy ezek

tetszőleges kombinációjának hozzákeverése is lehetséges. Az előállított jelet merevlemezen

tárolják, 1000x erősítéssel és a folyamatos nagysebességű átvitel érdekében DMA (direct

memory access) alkalmazásával játsszák vissza 10 kHz digitális-analóg átalakítással, 16 bit

felbontással. A jelet a vizsgált szűrő előtt és után csatornánként 1 kHz frekvenciával, 16 bit

mélységben digitalizálják és tárolják. E két utóbbi sorozatot közös fájlban tárolják.

Az elemző szoftver (ECGAn 1.0) a két csatornát tartalmazó fájlt nyitja meg,

melyekben automatikusan detektálja a csúcsokat (helyi maximumok) és a hozzájuk tartozó

2/3, 1/2 és 1/3 amplitúdó magasságokat jelöli ki a felszálló és leszálló szárakon. A hét

referencia pont közötti távolságot (RR-intervallum) vagy az eredeti sorozathoz hasonlított

pozíciójukat határozza meg, mely vizuálisan ellenőrizhető (1. ábra).

1. ábra A hét referencia pont detektálása az analizátor programban: a csúcs (D), és az 1/3, 1/2 és a 2/3 amplitódóhoz tartozó pontok a felszálló (A, B, C, valamint a leszálló (E, F, G) száron. Az összetartozó pont-párok távolságát vagy az időzítésük eltérését határozták meg.

5

3. 3. Az analóg filterek

Analóg felüláteresztő, aluláteresztő és sávzáró szűrőket készítettek az UAF42 (Burr-

Brown Corporation, Tucson, AZ) monolitikus univerzális aktív filter integrált áramkör

felhasználásával, melyet a gyártó által biztosított Filter42 szoftverrel méretezett külső

alkatrészekkel hangoltak. Az áramköröket forrasztás nélküli próbapanelen (Type 4, Conrad

Electronic, Germany) építették meg. Az árnyékolást földelt fémdoboz, a tápellátást pedig a

DaqBoard2000 ±15 V kimenete biztosította. A 2. ábra mutatja a sávzáró szűrő és a 60 Hz-es

aluláteresztő szűrők mért frekvencia átvitelét. A szűrők részletes paramétereit a 3. 5. és a 3. 6.

fejezetek taglalják.

A)

B)

2. ábra A) Az 50 Hz-es lyukszűrő mért átviteli karakterisztikája Q=2, 5 és 10 jósági tényezőkkel. B) A negyedrendű 60 Hz-es aluláteresztő Bessel és Butterworth szűrők mért átvitele (logaritmikus skála).

3. 4. A mintavételi hibát szimuláló szoftver

A mintavételi hiba (sampling error, SE) a véges időközönként (mintavételi

intervallum, sampling interval, SI) történő diszkretizálás következménye. A szerző által

fejlesztett szoftver (Samplerr 1.0) egy -0.5*SI≤SE≤0.5*SI tartományba eső, egyenletes

eloszlású véletlen sorozatnak a tachogramhoz való adásával szimulálta a mintavételi hibát. A

kiindulási tachogram betölthető meglévő fájlból vagy generálható a program által (Gauss

vagy egyenletes eloszlású random, megadott frekvenciájú szinuszoid, logisztikus, vagy a

6

felsoroltak kombinálása egy adott frekvenciájú, fázisú és relatív amplitúdójú szinuszoid

jellel). Az eredeti tachogramot egy választott (800 ms) átlaghoz tolták el, zsugorították vagy

nyújtották egy tartományban megadott SD értékekre (pl. 5-30 ms, 5 ms lépésekben), és

„mintavételezték” adott mintavételi periódusokkal (pl. 1-10 ms, 1 ms lépésekben). A

mintavételezést tetszőleges, pl. 15 alkalommal lehet ismételni. Így összesen 6*10*15=900

mintavételezett-beállított tachogramot generáltak a példában. Az ismételten mintavételezett

tachogram csoportokban (n=15) az átlag RR-intervallum, SDNN, RMSSD és pNN50 átlagát,

szórását, relatív torzítását (relative accuracy error, RAE=(Xátlag-Xvalós)/Xvalós) és relatív

precizitását (relative precision error, RPE=SD/Xátlag) számították ki és hasonlították az eredeti,

névlegesen nem szennyezett tachogramok paramétereihez. A program eredménye

szövegdobozban ellenőrizhető és .dat formátumban menthető további feldolgozás céljából.

3. 5. Az alul- és felüláteresztő szűrők hatásának vizsgálata

Az EKG szimulátorral (3. 2.) állították elő az erősített EKG jelet, mely 21 ciklusból

(20 RR-intervallum) állt a következő paraméterekkel: Rs-amplitúdó=4 V, T-amplitúdó=1.2 V,

RT=350 ms, Rs=65, 85 vagy 115 ms (ventricular complex duration, VCD), T=180 ms. A T-

hullámot az ajánlásban szereplő ellipszis helyett szinusz hullámból képezték, elkerülve az

EKG-re nem jellemző és felüláteresztő szűrés hatására csúcsokat adó hirtelen változásokat a

T-hullám határainál. Az RR-intervallum 803 ms volt, hogy megelőzhető legyen az EKG és a

hálózati interferencia (20 ms periódus) szinkronizációja. A tiszta felvételek mellett hálózati

brummal (50 Hz szinusz hullám 25% és 50% peak-to-peak amplitúdó a kamrai komplex

amplitúdójához viszonyítva) és elektromiográfiás műtermékkel (Gauss-eloszlású véletlen

sorozat, 10%, 25% és 50% rms amplitúdó a kamrai komplex amplitúdójához viszonyítva)

szennyezett felvételeket elemeztek.

A szűrést másodrendű Butterworth karakterisztikájú, 0.1, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0 és 10 Hz

határfrekvenciájú felüláteresztő, továbbá negyedrendű Bessel és Butterworth

karakterisztikájú, 20, 40, 60, 80 és 100 Hz aluláteresztő szűrőkkel végezték (technikai

részletek a 3. 3. pontban). A Bessel filter kiváló impulzus válasszal bír az átviteli

tartományban mutatott lapos csoportfutási idő következtében, míg a Butterworth filter a

legegyenletesebb erősítést mutatja az átviteli tartományban, ugyanakkor a lehető

legmeredekebben vág a zárási tartományban.

7

Az adott hét referencia pont abszolút fáziskésésének és a csúcs amplitúdó

csökkenésének átlagát±SD és legnagyobb értékeit, továbbá a mért RR-intervallumok

átlagát±SD és a névleges 803 ms-tól való maximális eltérését számolta ki a program.

3. 6. A hálózati interferencia és elnyomásának hatása

Az előre definiált EKG mintákat (Rs-amplitúdó=4 V, T-amplitúdó=1.2 V, RT=350

ms, Rs=65, 85 vagy 115 ms) 803 ms időközönként ismételték tíz alkalommal. A hálózati

interferenciát 5%, 10%, 25% és 50% peak-to-peak amplitúdójú (a kamrai komplex

amplitúdójához viszonyítva) 50 Hz frekvenciájú szinusz hullám reprezentálta (3. 2.). A

kamrai komplex hét referencia pontját detektálták, manuálisan ellenőrizték. Az átlagot, SD-t

és a tiszta EKG megfelelő pontjához viszonyított maximális eltérést számították ki

felvételenként (3. 2.) a lyukszűrés előtt és után. Az 50 Hz frekvenciájú sávzárást Q=2, 5, és 10

jósági tényezők mellett hangolták be (3. 3.).

3. 7. A mintavételi frekvencia hatása a time domain paraméterekre

Két, 375 szívciklust tartalmazó, kiváló minőségű EKG felvételt nyertek egy

egészséges fiatalból és egy magas kardiovaszkuláris kockázatú cukorbetegből, akinek erősen

beszűkült a szívritmus variabilitása. 800 ms átlagos RR-intervallumot és 5-120 ms SD-t

állítottak be 5 ms lépésekben a 3. 4. szoftveren. A beállított tachogramokat „mintavételezték”

1-10 ms mintavételi intervallumokkal 1 ms lépésekben, mindegyiket tíz alkalommal

ismételve. Az átlagos RR-intervallum, SDNN, RMSSD és a pNN50 értékek átlagát, SD-t,

RAE-t és RPE-t határozták meg, melyek közül a két utóbbit részletezzük.

4. Eredmények 4. 1. Az alul- és felüláteresztő szűrők hatásának vizsgálata

A zajmentes EKG jel felüláteresztő szűrése egyenáramtól egészen 0.5 Hz frekvenciáig

nem okoz jelentős morfológiai eltérést. Viszont 1 Hz és 2 Hz határfrekvenciánál szignifikáns

változások jelennek meg, 5 Hz és 10 Hz szűrés esetében pedig felismerhetetlen az EKG

görbe, de még ebben az esetben is 1 ms pontossággal detektál az algoritmus.

8

A tiszta EKG jel aluláteresztő szűrése (3. ábra A) minimális amplitúdó csökkenést

okoz. A fázistolás függ a határfrekvenciától (20 Hz: 12-19 ms, 100 Hz: 4-5 ms), a kiválasztott

referencia ponttól (felszálló szár: 4-14 ms, csúcs: 5-15 ms, leszálló szár: 4-20 ms), a szűrő

típusától (a csúcson, 20 Hz-nél, Bessel: 17 ms, Butterworth: 14-15 ms), és kisebb mértékben a

kamrai komplex szélességétől (65 ms: 4-19 ms, 115 ms: 4-20 ms). Az RR-intervallum

detektálás viszont 1 ms hibahatáron belül marad mindkét szűrő típus alkalmazásakor az egy

sorozaton belüli konstans fáziskésésnek köszönhetően.

A hálózati interferencia jelenléte az amplitúdójával arányosan torzítja az RR-

intervallum mérését. 25% és 50% interferencia esetén a csúcs a legérzékenyebb referencia

pont (maximális eltérés a nominális 803 ms-tól rendre 13 ms és 16 ms), a szárak valamivel

stabilabbak (maximum differencia rendre 10 ms és 14 ms). Bessel vagy Butterworth

karakterisztikájú szűréssel 40 Hz határfrekvencián nem javítható szignifikánsan az RR-

intervallum detektálás megbízhatósága. Bessel-szűréssel 20 Hz határfrekvenciánál az 50%

interferencia által okozott maximális hibát a csúcson 7 ms-ra, a szárakon 2 ms-ra lehet

csökkenteni. Butterworth karakterisztika mellett ugyanilyen határfrekvenciánál a csúcs esetén

12 ms-ra, a lejtőkön 7 ms-ra csökken a maximális eltérés. A 25% interferenciával szennyezett

csoportban a Bessel szűrés 20 Hz frekvencián maximálisan 3 ms eltérést eredményez a

csúcson, míg 1 ms eltérést a szárakon. 20 Hz-es Butterworth szűrőt alkalmazva a hiba 8 ms-

ra, illetve 3 ms-ra csökken.

A Gaussi zaj hozzáadása a kiválasztott referencia ponttól függetlenül megjósolhatatlan

detektálási hibát okoz. A 10% amplitúdójú zaj 3-10 ms maximális RR-intervallum eltérést

eredményez a 803 ms-hoz képest. Az aluláteresztő szűréssel 0-1 ms-ra csökken a hiba,

mindkét szűrőtípus és minden vizsgált határfrekvencia esetében. A 25% rms amplitúdójú zaj

6-26 ms hibával jár, ami 1-2 ms-ra csökken 20-40 Hz (3. ábra B), illetve 1-3 ms-ra

redukálódik 60-100 Hz határfrekvencián. Az 50% amplitúdójú zajszennyezés 10-34 ms

eltérést okoz, melyet a 20-40 Hz szűrés 1-4 ms-ra, a 60-100 Hz szűrés 2-6 ms-ra mérsékel.

A Bessel filter jobbnak bizonyult a hálózati interferencia által okozott hiba

csökkentésében (valószínűleg kedvezőbb impulzus válasza miatt), viszont a Gaussi zaj

vizsgálatakor nem volt jelentős különbség a Bessel és Butterworth szűrők között az RR-

intervallum detektálás pontosságának vonatkozásában.

9

A) Tiszta

B) 25% rms Gauss eloszlású zaj

3. ábra Tiszta (A, szaggatott vonal) és 25% rms amplitúdójú Gauss eloszlású random zajjal szennyezett (B) EKG szűrése negyedrendű Butterworth 20 Hz-es aluláteresztő filterrel.

4. 2. A hálózati interferencia és elnyomásának hatása

A tiszta EKG felvételek sávzáró szűrése nem okoz 1 ms-nál nagyobb RR-intervallum

detektálási hibát, ami az 1 kHz-es mintavételi frekvenciával összemérhető. A hálózati brumm

a nagyságával arányosan torzítja az EKG morfológiáját és a referencia pontok lokalizálását:

5% interferenciánál: 2 ms, 10% interferenciánál: 4 ms, 25%-nál: 8 ms, és 50% esetén: 14 ms,

melyet korrigál a lyukszűrés bármelyik vizsgált jósági tényező mellett (≤1 ms a csúcs és a

felszálló szár esetén, lásd 4. ábra). A kamrai komplex csúcsának detektálása szűrés nélkül

10% interferenciáig 1 ms hibával történik. A szélesebb kamrai komplex valamivel

érzékenyebb a hálózati interferenciára, de ez a különbség elhanyagolható.

Szűrés előtt Szűrés után

4. ábra Az 50% amplitúdójú hálózati interferenciával szennyezett EKG sávzáró szűrése.

10

4. 3. A mintavételi frekvencia hatása a time domain paraméterekre

Az átlagos RR-intervallum RAE és RPE paramétere 0.1% alatt volt az egész vizsgálat

során mind az egészséges, mind pedig a magas rizikójú csoportban.

Az SDNN-RAE az egészséges és a magas rizikójú csoportban azonos trendet mutatott,

mivel ezt a paramétert állítottuk be a megadott tartományban. A kisebb névleges SD

magasabb SDNN-RAE-t és RPE-t eredményezett. A RAE az 1%-os limitet 2 ms mintavételi

intervallumnál, az 5%-ot 4 ms-nál, a 30%-ot 10 ms mintavételnél lépte túl a névleges

SD=5ms sorozat esetén. 35 ms nominális SD felett a RAE 1% alatt maradt még 10 ms

mintavételnél is. A RPE 1% fölé 7 ms-os mintavételnél emelkedett, és a 2%-ot nem érte el az

egész mérés során.

Az RMSSD-RAE a legalacsonyabb névleges variabilitású mintákban a 225.2%-ot is

elérte 10 ms mintavételi intervallummal. Az 5 ms névleges szórású, magas rizikójú betegtől

származtatott tachogram mintavételezése 1, 2, 4 ms intervallumonként rendre 4.8%, 18.1% és

54.3% RAE-t okozott. A 15 ms nominális szórású, magas rizikójú sorozat mintavételezése 1,

2, 4, 10 ms időközökkel rendre 0.7%, 2.5%, 7.8% és 45.1% RAE-vel járt. A RPE 5% alatt

maradt az egész analízis során. Az azonos névleges SD ellenére eltérő RMSSD trend az

egészséges és a magas rizikójú sorozatok között kiválóan tükrözi az ütésről ütésre (beat-to-

beat) történő variabilitás globális variabilitáshoz viszonyított még erősebb beszűkülését.

A pNN50-RAE még 1 ms mintavétel esetén is 16% volt az egészséges, közel 50% a

magas rizikójú csoportban. A 200% fölötti RPE gyenge reprodukálhatóságra utal. A pNN50

rossz statisztikai sajátságokkal bír, mivel az 50 ms-os küszöbérték diszkrét természetet

kölcsönöz, ezért kifejezetten érzékeny zajokra.

5. Következtetések

Az EKG erősítő 0.5-20 Hz frekvencia-átvitele elegendő kizárólagos HRV elemzéshez,

mely megőrzi az EKG felismerhetőségét, ugyanakkor javítja az RR-intervallum detektálás

pontosságát és megbízhatóságát a hálózati brumm és az elektromiográfiás zaj csökkentésével.

A mindenütt jelenlévő hálózati interferencia szűrése sávzáró filterrel javasolható HRV

elemzés során, mivel a notch filter önmagában nem rontja az RR-intervallum detektálás

pontosságát, csak javíthatja, amennyiben jelentős AC interferencia van jelen.

Az átlagos RR-intervallum kifejezetten ellenálló a mintavételi hibával szemben. Az

SDNN és az RMSSD erősen beszűkült variabilitású betegben is megbízható méréséhez 1 ms

11

mintavétel ajánlott. Magasabb mintavétel is megfelelő lehet, amennyiben nagyobb a várható

variabilitás vagy annak változása. A pNN50 nem megbízható, használata nem javasolt.

Az elvégzett vizsgálatok előreláthatóan felhívják a figyelmet a HRV mérés néhány

elhanyagolt technikai csapdájára és az igényt azok elkerülésére, mely hozzájárulhat ezen

dinamikusan fejlődő területen fennálló ellentmondások tisztázásához.

6. Új eredmények

A határfrekvenciák, a hálózati interferencia sávzáró szűrése és a mintavételi frekvencia

tekintetében a hozzáférhető szakirodalomban nem található más, hasonló részletességgel

végzett empirikus vizsgálat a szívritmus variabilitás mérés megbízhatóságával kapcsolatban

az RR-intervallum detektálás és a „time domain” paraméterek tekintetében. Vizsgálataink

egyértelműen demonstrálják a nem megfelelő technikai feltételek által okozott mérési hibákat.

A legátfogóbb ajánlásban megállapított mintavételi frekvencia és analóg felső határfrekvencia

javasolt értékei világosan megcáfolhatók eredményeink alapján. Az ott javasolt 200 Hz felső

határfrekvencia több magas frekvenciájú zajt őriz meg, ami inkább jelentős RR-intervallum

detektálási hibát, és következésképp pontatlan HRV mérést eredményezhet.

Köszönetnyilvánítás

Hálával tartozom korábbi munkahelyi vezetőmnek, Prof. Dr. Gál Istvánnak, aki

inspirált és lehetővé tette számomra a PhD-képzésbe való bekapcsolódást Pécsett, levelező

hallgatóként. Őszinte köszönetet mondok Prof. Dr. Rőth Erzsébetnek figyelmes

témavezetéséért, aki ugyanakkor szabad kezet adott a témaválasztásban. Külön köszönet illeti

Dr. Kellényi Lórándot, aki mint okleveles villamos mérnök és a biológiai jelfeldolgozás

elismert szaktekintélye, hasznos tanácsokkal látott el a sokszor éjszakába nyúló szakmai

beszélgetések során. Hálával adózom jelenlegi munkahelyi vezetőmnek, Prof. Dr. Papp

Lajosnak ambícióim és tudományos munkásságom támogatásáért. Köszönettel tartozom

Családomnak, hogy végig mellettem álltak és bíztattak. Köszönöm Kovács Zoltán

barátomnak kutatásaim indulásakor nyújtott segítségét. A minta alkatrészekért a Burr-Brown

céget illeti köszönet.

12

A szerző megjelent publikációi

A disszertáció alapjául szolgáló közlemények

Hejjel L, Gál I: Heart rate variability analysis. Acta Physiol Hung 2001 (2002), 88: 219-230

Hejjel L: Suppression of power-line interference by analog notch filtering in the ECG signal for heart rate variability analysis. To do or not to do? Med Sci Monit 2004, 10: MT6-MT13

Hejjel L, Rőth E: What is the adequate sampling interval of the ECG signal for heart rate variability analysis in the time domain? Physiol Meas 2004, 25: 1405-1411 (IF: 1.159) Hejjel L, Kellényi L: The corner frequencies of the ECG amplifier for heart rate variability analysis. Physiol Meas 2005, 26: 39-47 (IF: 1.159)

A szerző disszertációhoz kapcsolódó idézhető absztraktjai

Hejjel L, Rőth E: Chaos theory and its application to cardiology. Perfusion 2000, 8: 360-361 (abstract, IF: 0.167) Hejjel L: A mintavételi frekvencia hatása a szívritmus variabilitás time domain paramétereire. Cardiol Hung 2002, S1: 87

Hejjel L: The Poincaré-plot in heart rate variability analysis. Acta Physiol Hung 2002, 89: 129 (abstract) Hejjel L, Gál I: Heart rate variability analysis as a tool for quantifying the stress of the surgical team during laparoscopic versus open surgeries. Eur Surg Res 2002, 34(S1): 61 (abstract, IF: 0.706) Hejjel L: Reappraising technical aspects of the ECG recording for HRV analysis. ESH-BAVAR Congress Book 2004: 37 (abstract)

A szerző disszertációhoz kapcsolódó előadásai

Hejjel L: Stressz becslése szívritmus variabilitás elemzéssel. XVII. Magyar Kísérletes Sebészeti Kongresszus, Szeged, 1999, Szeptember 16-18.

Hejjel L: Chaos theory and its possible application in cardiology and cardiac surgery. Danubian Forum of Cardiac Surgery, Ostrava, 2000, Június 9-10.

Hejjel L: Chaos theory and its application to cardiology. III. International Symposium on Myocardial Cytoprotection, Pécs, 2000, Szeptember 26-28. (poszter)

13

Hejjel L: A mintavételi frekvencia hatása a szívritmus variabilitás time domain paramétereire. Magyar Kardiológusok Társasága Tudományos Kongresszusa, Balatonfüred, 2002, Április 30-Május 3.

Hejjel L, Gál I: Heart rate variability analysis as a tool for quantifying the stress of the surgical team during laparoscopic versus open surgeries. European Society for Surgical Research Congress, Szeged, 2002, Május 23-25.

Hejjel L: The Poincaré-plot in heart rate variability analysis. 4th International Congress of Pathophysiology, Budapest, 2002, Június 29-Júlis 5.

Hejjel L: Reappraising technical aspects of the ECG recording for HRV analysis. European Society of Hypertension, Meeting of the Working Group of Blood Pressure and Heart Rate Variability, Angers, France, 2004, Június 11-12. (poszter) Hejjel L: Technical pitfalls of heart rate variability analysis. XI. Congress of the Hungarian Society of Cardiac Surgery, Pecs, Hungary, November 4-6

A szerző egyéb közleményei

Hejjel L, Vaszily M, Szabó Z, Péterffy Á: A szívátültetés alternatívái. Orv Hetil 1997, 138: 1107-1111

Vaszily M, Hejjel L, Péterffy Á: Dynamicus cardiomyoplastica. Elméleti háttér. Cardiol Hung 1997, 26(3): 109-12

Vaszily M, Hejjel L, Szerafin T, Bódi A, Hermann K, Péterffy Á: Dynamicus cardiomyoplastica. Saját tapasztalatok. Cardiol Hung 1997, 26(3): 115-19

Gál I, Szívós J, Bálint A, Hejjel L, Győry I, Nagy B: Laparoscopic gastric surgery. Early experiences. Acta Chir Hung 1999, 38(2): 163-5

Gál I, Szívós J, Hejjel L: Laparoscopic truncal vagotomy, antrectomy, and Billroth-II reconstruction for complicated duodenal ulcer (case report and review of the literature). Magy Seb 1999, 52: 81-84

Hejjel L, Mecseky L, Szabo Z, Gál I: Fatal mediastinitis following routine laparoscopic cholecystectomy. Surg Endosc 2000, 14(3): 296, Epub.: 2000, February 12 (IF: 2.122) Hejjel L, Rőth E: A myocardialis ischaemia molekuláris, celluláris és klinikai vonatkozásai. Orv Hetil 2000, 141: 539-546 (Markusovszky Lajos díj, 2000) Hejjel L, Kónyi A, Horváth I, Papp L: Az ischaemiás szívbetegség komplex kezelése. Cardiol Hung 2001, 4, 265-68

Hejjel L, Rőth E: A myocardium prekondicionálás és gyakorlati jelentősége. Orv Hetil 2002, 143: 587-594

Hejjel L, Donauer E, Lénárd L, Imre J, Simor T: Pitvarfibrilláció kezelése intraoperatív rádiófrekvenciás ablációval billentyűműtéttel együlésben. Magy Seb 2004, 57: 225-228

Hejjel L, Komócsi A, Kónyi A, Lénárd L, Imre J, Papp L: Az acut coronaria szindrómáról 2004-ben. Cardiol Hung 2004, 34: 194-200

Rőth E, Hejjel L, Jaberansari MT, Jancsó G: The role of free radicals in endogenous adaptation and intracellular signals. Exp Clin Cardiol 2004, 9:13-16

14

A szerző egyéb idézhető absztraktjai

Hejjel L, Rőth E: Endogen adaptation mechanisms to ischaemia in the heart. J Mol Cell Cardiol 1999, 31: A97 (abstract, IF: 4.954) Hejjel L, Rőth E: Myocardial cytoprotection contra preconditioning. Clinical aspects. Exp Clin Cardiol 2003, 8: 40 (abstract) Hejjel L, Kellényi L, Ajtay Z, Bártfai I, Solymos A, Jakab A, Stefanics G, Kovács P, Bauer M, Németh Á, Faludi B, Thuróczy G, Papp L: Assessment of open heart surgery-related brain injury by event-dependent evoked responses (reaction time). Cardiol Hung 2004, 34:D6 (Hungarian, abstract)

Könyv fejezet

Rőth E, Hejjel L: Oxygen free radicals in heart disease. Novel therapies. In: M. Pugsley (ed): Cardiac drug developement guide, Humana Press, CA, 2003, 47-66

___________